아이 패턴 구성 및 해석

수신자는 전송 된 항목에 대해 각 기호에 대해 최상의 추정을합니다. 이는 종종 파형을 샘플링하고 어떤 심볼이 있는지에 대한 결정을 내리는 수신기에 의해 처리 된 후 (이퀄라이제이션 및 매칭 필터링) 파형의 각 샘플 (타이밍 복구를 통해)에서 최종적으로 결정 시간을 결정함으로써 수행됩니다. 전송.

아이 다이어그램은 결정 직전에 수신기의 지점에서 각 심볼에 대한 파형을 중첩합니다. 아이 다이어그램은 신호 레벨 간의 결정을 내리는 능력을 쉽게 보여줍니다. 따라서 이상적인 눈은 최소 오류율을 허용하기 위해 수직 및 수평 축 모두에 많은 여백이 있음을 보여줄 것입니다 (넓은 눈 열기라고 함). 개구부가 좁아짐에 따라 추가 된 노이즈로 인해 값이 결정 임계 값을 통과하여 오류가 발생하기 때문에 노이즈에 대한 민감도가 증가 함을 보여줍니다 (수직 방향의 위상 노이즈 또는 지터 및 진폭 노이즈 일 수 있음). 수평 방향 또는 양방향에 영향을 미치는 기호 간 간섭).

귀하의 질문에 답하는 데 도움이 될 수있는 과정 중 하나를 위해 만든이 그래픽을 아래에 붙여 넣었습니다. 이 특정 아이 다이어그램은 두 개의 심볼 기간에 걸쳐 있습니다. 아이 다이어그램 플롯 바로 아래에있는 파형은 아이 다이어그램에서 더 어두운 파란색 선으로 복제되며, 밝은 파란색 선에 주어진 것처럼 훨씬 더 긴 기간 동안 기호에서 기호까지 파형의 나머지 궤적 가운데에 있습니다.

아이 다이어그램의 다른 예는 아래와 같습니다. 첫 번째는 QPSK를위한 것으로, 이상적인 샘플 위치가 빨간색으로 표시된 왼쪽의 별자리와 다른 모든 곳에서 기호에서 기호까지 남은 궤적을 볼 수 있습니다. 오른쪽은 파형의 실제 및 가상 구성 요소로 구성된 아이 다이어그램입니다.

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아래는 수신기에서 루트 상승 코사인 필터 전후의 16 QAM 신호에 대한 아이 다이어그램입니다. 여기서 우리는 적절한 필터링으로 인해 노이즈에 대한 마진을 크게 늘린 점에서 아이 다이어그램의 유용성을 명확하게 볼 수 있습니다. 이는 아이 다이어그램을 사용하여 이퀄라이제이션의 효과를 평가하거나 수신기의 특정 필터링이 아이 클로징으로 인해 낮은 오류율을 얻는 능력을 저하시키는 지 확인하는 것과 유사합니다.

눈 패턴 샘플 포인트의 청결도는 NDA 타이밍 복구를위한 심볼 동기화에도 사용됩니다.

내 커뮤니케이션 책은 본질적으로 이것을 무시했습니다. 이유를 모르겠습니다.하지만 많은 최신 디지털 커뮤니케이션 텍스트에서 캐리어와 심볼 동기화가 완전히 무시되는 것 같습니다.

댓글

• 좋은 점 @FourierFlux ' 타이밍 복구 및 아이 다이어그램은 데이터 복구에 좋은 것이 타이밍 복구에 반드시 좋은 것은 아니라는 것을 알 수 있습니다. 이것은 Garnder TED에서 특히 그렇습니다 .Gardner를 수신기에서 두 번째 RRC 필터 (RRC 펄스 모양 전송 신호 가정) 이전에 사용하면 나중에 사용하는 것보다 성능이 더 좋다는 것을 알게되었습니다. 이것은 ' 위에서 제공 한 플롯에서 명확하지 않지만 제로 교차 전환의 분산은 …를 얻는 과정에서 두 번째 필터 이후 증가합니다.
• 결정 위치가 선명 해졌습니다. TED 작동은 올바른 샘플링 위치에 근접한 전환이 아닌 제로 교차 궤적에서 '의 차별 곡선을 파생하므로 두 번째 RRC 필터 이전의 파형을 사용하면 타이밍 오류 측정에서 자체 노이즈. Gardner TED 이전의 사전 필터는 이러한 자체 잡음을 최소화하는 데 도움이되지만 데이터 감지를 위해 눈을 감는 대신 다른 신호 경로가 필요합니다.
• 다음은 더 많은 작업을 수행 할 수있는 게시물입니다. 내가 말하는 내용을 명확하게 확인하십시오 (수신기의 다른 지점에서 파형에 대한 제로 크로싱 전환의 가변성 및 더 작은 눈이 실제로 타이밍 복구에 더 좋은 방법!) dsp .stackexchange.com / questions / 31485 / …